如果把煤礦比喻為(wei) “工業(ye) 糧食”，那麽(me) 對於(yu) 信息化社會(hui) 來說，大數據就像是蘊藏能量的煤礦，誰掌握了數據，誰就掌握了主動權。

　　那麽(me) ，在航運大數據領域，數字化的供應鏈要解決(jue) 什麽(me) 問題?其演變的模式和路徑是什麽(me) ?上海國際航運研究中心航運信息研究所所長徐凱從(cong) 技術、數據和模式等三個(ge) 方麵給出了答案。

　　數字化供應鏈要解決(jue) 什麽(me) 問題?

　　首先，徐凱認為(wei) ，存在與(yu) 數字化供應鏈之外，應該有一個(ge) 數字技術鏈條。該技術鏈條從(cong) 數據采集、數據傳(chuan) 輸、數據存儲(chu) 、數據分析、數據展示到數據應用形成完整的閉環後，構成了如今人們(men) 所熟知的如5G、AI等前沿科技要素。

　　“但所有技術的應用都不應該以技術本身的應用為(wei) 目標，而應該提升供應鏈業(ye) 務。”徐凱表示，這些業(ye) 務應該包括透明、高效、集成、標準化、誠信、可控的。

　　他舉(ju) 例說，物流技術有一個(ge) 不可逃避的O2O問題，即線上、線下的問題。即使將貨物流、信息流、資金流全部搬到線上，但物流或者供應鏈實際發生在線下，由此也引發了在線達成的協議線下能否有效執行、線上與(yu) 線下能否保持監控一致性、統計學與(yu) 人工智能的分水嶺在哪兒(er) 等問題。

　　而航運大數據就是指航運業(ye) 務、管理、監管等領域產(chan) 生的海量數據，以及圍繞這個(ge) 數據規模有效的融合、存儲(chu) 、加工、查詢(可視化)、分析相關(guan) 技術和解決(jue) 方案的統稱。“數字化供應鏈就是要解決(jue) 決(jue) 策完善和決(jue) 策支撐的問題，幫助探索解決(jue) 現實困境的方式。”徐凱說。

　　在研究航運大數據的實踐中，上海國際航運研究中心總結出做大數據分析的三個(ge) 境界。

　　“在感知階段，從(cong) 曆史數據中學習(xi) 規律和知識，並且在實踐中運用知識;在預見階段，實時或在極小的延遲下迅速做出相應的判斷;在掌控階段，對未來進行預判或預警，再通過行為(wei) 改變結果。”徐凱介紹。

　　他從(cong) 集裝箱角度舉(ju) 例，“感知”層麵，以2018年全球集裝箱運能數據分析為(wei) 支撐，2018年第三季度約有5200艘集裝箱船舶航行在全球417條航線上，而通過巴拿馬運河和掛靠中東(dong) 地區的大型船舶明顯增多。此外，集裝箱大型運力向大洋上轉移，太平洋航線和大西洋航線11000—13500TEU傳(chuan) 播數量明顯增加。“預見”層麵，通過分析過去幾年每一個(ge) 航線的持續增量的變化趨勢和目前運力保有量，可從(cong) 中篩選出未來可能熱點的航線。此外，通過分析全球417條航線上的集裝箱船運營績效指數，還可以幫助班輪公司改變其運力配置。同時，按照船型和航線細分軌跡數據，分船型建立航行模型，再根據模型幫助貨主預測抵港時間，目前該模型可以把誤差控製在四小時以內(nei) 。“掌控”層麵，則可以解決(jue) 貨主訂艙決(jue) 策中的船期選擇問題。

　　演變的模式和路徑是什麽(me) ?

　　徐凱認為(wei) ，目前航運電商競爭(zheng) 領域隻有集裝箱貨運物流平台和散貨運輸電商平台。

　　“我們(men) 研究的問題不外乎貨物和船，貨物和船在港口和口岸產(chan) 生交集，而貨物延伸到聯運，最後形成貿易，船延伸到傳(chuan) 播服務，形成船舶業(ye) 。”徐凱說。

　　他指出，散貨運輸船舶雖然也為(wei) 貨主服務，但實際其議價(jia) 能力低。在劣幣驅逐良幣的市場環境下，散貨運輸電商平台通過降低價(jia) 格來競爭(zheng) ，而非以服務質量的優(you) 劣來競爭(zheng) 。因此，短期內(nei) 需求端利潤空間不大，但在後市場，即船舶服務、船舶貿易端未來發力的可能性極大。

　　“一切的技術都是為(wei) 了幫助貨主做決(jue) 策。”徐凱總結說。